相一、实验效果实现两台服务器主从复制二、准备工作两台虚拟机，10.0.0.10（主），10.0.0.100（从），且安装mysql，我以mysql5.47为例子（不会安装可以看我前面的博客），两者都创建了一个名为msb的数据库。...mysqlcreate database msb;三、实例配置1、更改主服务器my.cnf配置文件...shellvi /etc/my.cnf#在mysqld模块中添
目录一.冷热分离概念：二.解决方案：三.具体实现思路：四.难点： 业务背景：系统在使用的过程中随着业务数据量越来越多，已经超过了数据库中单表的承受能力，系统的瓶颈在数据库IO上，这时候可以通过冷热数据分离的方式来解决查询速度慢的问题。
1.前提这次数据库的冷热分离算是第二次做了 其实之前已经做过一次冷热分离了,涉及到数据库复制时,当时是趋近于业务的(后面会详细讲),整体来讲不是很好用,这次算是重构了吧 做的最终结果还是和前一次一样: 数据库中的订单数据,是每时每刻都在增加 我们认为3个月以内的数据,用户会频繁的操作,称为热数据 3个月以前的数据,基本上不会有修改的地方了,查询也是很少量的,我们称为冷数据 所以将现有数据库称之为生
转载
2023-09-15 11:48:14
149阅读
查询分离适用场景：1.数据量大 2.所有数据都需要写 3.无法分离冷热数据 4.即使是冷数据，依然要读写保持更新因此没法冷热分离查询分离从三个方式去建设：1）同步建立2）异步建立3）binlog方式 1）同步建立： 优点：可以一定程度上保证主从数据的一致性，可以从库容灾。(也可以MQ建立) 缺点：更新数据的时候要等待从库备份回应，数据更改的效率
在某些应用场景中，随着时间的流逝，历史数据很少被访问，主要是访问新产生的数据。这种情况下会把很少访问的数据存储到IO比较慢的存储设备上，而把长期查询的数据存放到IO比较快的存储设备上面。比如，像网上交易系统，可以把几个月前的历史数据存放到机械硬盘上面，而把当月的数据存放到固态硬盘上面。从而让成本最优的情况下，提升用户体验。 pgo
背景随着财经支付业务的快速发展，考虑到未来订单量持续增长，在线存储遇到更大的挑战，需提前做好规划。目前财经支付主要业务都是使用 mysql（InnoDB）作为数据存储，因历史订单信息访问频率低并占用了大量数据库存储空间，期望将历史数据跟生产最新交易数据进行分离，当前数据库保留最近一段时间的数据作为热库，历史交易存入另一个数据库压缩存储作为冷库(rocksdb)，即数据库冷热分离。此举将会极大的节省
分库：1、数据库分库而不是分表，分表需要考虑后期的查询问题，此外还需要注意分表的算法（哈希算法）。2、热数据只占全部数据的一部分，因此每次优先查询热库，以下情况才查询冷库 - 当查询条件未命中（结果集为空）时，查询冷库。 - 当查询条件部分命中时，查询冷库。3、为了区分部分命中和全部命中，可以在热库中建一张R表存放
1. 对于预读机制以及全表扫描加载进来的一大堆缓存页在经过优化的LRU链表方案下，预读机制以及全表扫描加载进来的一大堆缓存页，都会被放在LRU链表的冷数据区域的前面。假设这个时候热数据区域已经有很多被频繁访问的缓存页了，就会发现热数据区域还是存放被频繁访问的缓存页的，只要热数据区域有缓存页被访问，它还是会被移动到热数据区域的链表头部去。而预读机制和全表扫描加载进来的一大堆缓存页，此时都在冷数据区域
冷热分离的简介：冷热分离就是在处理数据的时候，将数据分为冷库和热库，冷库存放到走到终态的数据，不经常使用的数据，热库存放还需要修改和经常使用的数据。什么情况下我们可以使用冷热分离：1，数据走到终态后，只有读的需求，没有写的需求，比如说订单走到终态，就不会再有状态变更，2，用户能接受新旧数据分开查询，比如某些电商默认只让查3个月以内的订单，要想查询3个月以外的，就得访问其他的页面。也就是说不会出现同
一、 引言工作中，随着数据库表数据量的增大，我们会发现，对表数据的读写操作会变得越来越慢，有时候查询一条数据会耗费几十秒或几分钟才查出结果，甚至多点击几次查询还会出现宕机。这个时候，我们可能首先会想到通过对表结构、业务代码、索引、SQL语句等方面进行优化，以此来提高读写操作响应速度。然而，对于表数据量相对较大的情况，我们发现优化效果有限，并未达到预期效果。此时，我们可以考虑是否可以通冷热分离来提升
前提:1.原有库是mysql数据库,已经根据用户pin分片 2.每片是一主两从 3.主表已经分过表了 4.数据库所在服务器为4C8G 5.库中数据量已经超过千万,而且以每天3万多的数据持续增长,将来每天或许会更多 6.库内数据为订单数据，每时每刻都有新的订单产生，每个订单都要经历多个状态的变化，最终变成完成状态，每次变化状态，都会对数据库进行修改正题：现在这样的数据库，其实是完全可以支持现有业务，
1. 前言上一篇文章《Apache Doris 技术实现 - 冷热数据存储(一)》 主要讲述了冷热数据存储与存算分离之间的关系，结合数据仓库的历史，分析了存算分离在实时数仓上面的局限性，相比起分布式计算类项目（spark、flink），实时数仓只能做到有限制的存算分离。并根据这一现状，描述了一个冷热数据与存算分离结合的模型。接下来，我会先后讲述该模型的几个主要模块的原理与实现：热数据转冷、冷数据读
在当今高并发、大数据的时代，系统性能优化是非常重要的。而缓存优化作为提高系统性能的一种有效手段，被广泛应用于各种场景中。其中，冷热端分离和重排序是常见的两种缓存优化方式。本篇博客将详细介绍这两种优化方式的原理、实现和应用场景，希望能为您的系统性能优化提供帮助。缓存优化是提高系统性能的一种有效手段，其中冷热端分离和重排序是常见的两种优化方式。缓存优化冷热端分离缓存的命中率受多种因素影响，其中最重要的
冷热分离一直是数据库和存储领域离不开的话题，特别是大数据的年代，数量和存储成本的矛盾需要冷热分离来解决。对于生产系统，不同数据库的特点不同，冷热分离机制和算法也不同。本篇文章讲一下内存数据库的冷热分离。内存数据库最显著的特点是吞吐高、延迟低，但是内存数据库往往会对接一个外部存储，比如Redis的外存版本。这样就要求冷热分离算法的cost必须很低，才不会影响内存数据库的性能，或者说把影响降到最低。传
1. 基于冷热数据分离的思想设计LRU链表MySQL在设计LRU链表的时候，采取的实际上是冷热数据分离的思想。前面的问题，都是由于所有缓存页都混在一个LRU链表里，才导致的。真正的LRU链表，会被拆分为两个部分，一部分是热数据，一部分是冷数据，这个冷数据的比例是由 innodb_old_blocks_pct 参数控制的，它默认是37，也就是说冷数据占比 37%。LRU链表实际上看起来是下面这样子的
冷热分离当数据库表数据体量大，即使是做了很多SQL层面的优化(索引、执行计划、优化语句、表结构设计)读写依然很慢可以考虑从冷热数据分离去提高速度热数据：对用户而言，是需要经常用到的数据。从数据获取后需要快速反应面向用户/系统使用，数据需要保持质量和稳定、有效。 在数据处理层面上也是优先的。 比如：在订单系统中，还未完成的订单中的数据可以认为是热数据，及时反应给用户/系统作查询比对处理&
转载
2023-08-08 21:53:02
472阅读
冷热数据分离当前场景：gamserver启动时，会将所有数据加载到内存中，提高读取数据的性能。但是有很多数据很可能是不常用甚至再也用不到的数据，将这些数据加载到内存中需要占用更多的内存，极大的浪费了内存的使用。目标：对冷热数据进行分离，减少非必要数据对内存的占用，节约内存资源。主要工作：数据监控冷热数据识别数据迁移1.数据监控：监控与统计数据的使用，为冷热数据识别服务监控数据读取的命中率和数据存储
传感器、爬虫、激光雷达、摄像头等前端设备和软件，以及大量用户，每天都在往企业内部输入大量非结构化数据，为了保存和维护好数据这个新型的生产要素，企业每年支付用于非结构化数据存储上的成本也在快速增长。对于大多数企业用户而言，数据具有阶段性热点访问的特点，超过一定时间后，80% 以上的数据逐步转冷。热数据的访问性能要求较高，经过一定时间周期之后，热数据逐渐变冷，应用访问这些冷数据的频率会变得很低。如何解
一、案例有一个客服工单系统，会从邮件服务器中获取客服邮箱收到的邮件，并且将这些邮件自动生成工单并自动分配给相应的客服组，每次客服人员从工单列表中选取一个工单进行处理，每处理一次就会产生一个工单处理记录，直到工单被客服关闭为止。 该系统已经运行了一年，在这一年中一共产生了一千万个工单和五千万条工单处理记录。因为所有工单和处理记录都存储在一个数据库中，因此每次客服查看工单列表时会很慢，但是客服还能忍受
前言上一篇文章[Apache Doris 技术实现 - 冷热数据存储(一)]主要讲述了冷热数据存储与存算分离之间的关系，结合数据仓库的历史，分析了存算分离在实时数仓上面的局限性，相比起分布式计算类项目（spark、flink），实时数仓只能做到有限制的存算分离。并根据这一现状，描述了一个冷热数据与存算分离结合的模型。接下来，我会先后讲述该模型的几个主要模块的原理与实现：热数据转冷、冷数据读写。热数
